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1. WO2021061159 - MAPPAGE DE VECTEURS D'UTILISATEUR ENTRE DES INCORPORATIONS POUR UN MODÈLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

Numéro de publication WO/2021/061159
Date de publication 01.04.2021
N° de la demande internationale PCT/US2019/053580
Date du dépôt international 27.09.2019
CIB
G06N 20/00 2019.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
20Apprentissage automatique
CPC
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
Déposants
  • VISA INTERNATIONAL SERVICE ASSOCIATION [US]/[US]
Inventeurs
  • ZHENG, Yan
  • ZHANG, Haoyu
  • ZHANG, Wei
  • YANG, Hao
Mandataires
  • RACZKOWSKI, David B.
Données relatives à la priorité
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) MAPPING USER VECTORS BETWEEN EMBEDDINGS FOR A MACHINE LEARNING MODEL
(FR) MAPPAGE DE VECTEURS D'UTILISATEUR ENTRE DES INCORPORATIONS POUR UN MODÈLE D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE
Abrégé
(EN)
A method and system for determining an access score is disclosed. The method includes receiving an access request to access a resource by a user device. Next, a user embedding is retrieved from an embedding table, the user embedding associated with a user identifier of the user device and providing a multidimensional data point that represents a context of a user identifier. The context may correspond to the user identifier appearing in previous access requests within temporal proximity to other access requests from a subset of other user devices among a plurality of user devices. The method then inputs the user embedding into a first machine learning model that is trained based at least in part on the embedding table. The first machine learning model subsequently outputs an access score that corresponds to a level of authenticity of authorizing the user device to access the resource.
(FR)
Sont divulgués un procédé et un système de détermination d'un score d'accès. Le procédé comprend la réception d'une demande d'accès pour accéder à une ressource par un dispositif utilisateur. Ensuite, une incorporation d'utilisateur est extraite d'une table d'incorporation, l'incorporation d'utilisateur étant associée à un identifiant d'utilisateur du dispositif d'utilisateur et fournissant un point de données multidimensionnel qui représente un contexte d'un identifiant d'utilisateur. Le contexte peut correspondre à l'identifiant d'utilisateur apparaissant dans des demandes d'accès précédentes à proximité temporelle d'autres demandes d'accès provenant d'un sous-ensemble d'autres dispositifs d'utilisateur parmi une pluralité de dispositifs d'utilisateur. Le procédé entre ensuite l'incorporation d'utilisateur dans un premier modèle d'apprentissage automatique qui est entraîné sur la base, au moins en partie, de la table d'incorporation. Le premier modèle d'apprentissage automatique fournit ensuite un score d'accès qui correspond à un niveau d'authenticité de l'autorisation du dispositif d'utilisateur à accéder à la ressource.
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